開發者快速入門指南

驗證與 Base URL

使用您的 API 金鑰搭配 Authorization: Bearer header。我們的基礎網址為 https://api.apiclaudecheap.com/v1無審查. 每個帳戶僅限一個金鑰，在透過 Google 或電子郵件註冊後立即發放。無需電話號碼。

聊天完成端點

將文字傳送至 POST /v1/chat/completions. 模型生成文本回應，不會拒絕合法的成人主題。請求遵循標準的 JSON 結構。輸入 token 每百萬個成本為 $0.15，輸出 token 每百萬個成本為 $0.50。錯誤和拒絕不會消耗信用額度。從一條簡單的訊息開始以驗證連接。

Copycurl https://api.apiclaudecheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return only the current UTC timestamp"}]
  }'

Python SDK 集成

覆寫 base_url OpenAI 客戶端中。傳遞 API 金鑰和模型名稱。客戶端會自動處理序列化。您可以串流或解析完整回應。此方法讓您可以重用現有程式碼庫。調整基礎 URL 以指向我們的端點。將模型名稱保持為 uncensored. 先用短提示詞測試。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apiclaudecheap.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node SDK 整合

配置 baseUrl 在您的 Node 用戶端中的選項。在標頭中設定 API 金鑰。使用 uncensored 作為模型。這允許您在不停止應用程式邏輯的情況下切換供應商。SDK 管理 HTTP 連接。請優雅地處理錯誤。檢查回應狀態碼。解析 JSON 主體。此方法適用於同步和非同步請求。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiclaudecheap.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

使用 SSE 串流

在請求主體中將 stream: true.伺服器傳送 Server-Sent Events (SSE)。每個區塊包含部分文字。最後一個區塊包含 token 使用統計數據。這降低了長回應的感知延遲。請在您的應用程式中緩衝這些區塊。將它們組合以形成完整的訊息。處理串流期間的連線錯誤。監控 token 使用量以保持在預算內。

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

函式呼叫 & JSON 模式

在 tools 陣列。模型在需要時會回傳結構化資料。使用 response_format: {type: "json_object"} 用於嚴格的 JSON。這能確保自動化任務擁有可預測的輸出。Temperature 和 top_p 控制隨機性。較低的值會讓回應更具決定性。設定 seed 可確保可重現性。停止序列可提前終止生成。存在懲罰和頻率懲罰可調整 token 的重複程度。